مع الذكاء الاصطناعي، ضع رضا المرضى في مقدمة أولوياتك، كما يقول أحد المستثمرين في مجال تكنولوجيا المعلومات الصحية

ليس سراً أن الرعاية الصحية تمر بنقطة تحول، حيث يعمل الذكاء الاصطناعي والتقنيات الناشئة الأخرى على حل المشكلات المرتبطة بالتشرذم والإحباط السائد في الصناعة.

قال أليكس ماسون، بينما تقوم الأنظمة الصحية بإدارة هذه التغييرات الأساسية، من المهم بالنسبة للمؤسسات المقدمة للخدمة التأكد من أن الأطباء وصناع القرار في مجال تكنولوجيا المعلومات يضعون رضا المرضى في مقدمة أولوياتهم.

ماسون هو شريك في FTV Capital، حيث يقود ممارسة الاستثمار في مجال التكنولوجيا الصحية وتكنولوجيا معلومات الرعاية الصحية. قاد جولات التمويل لـ Luma Health و6 Degrees Health.

تحدثنا مع ماسون لمناقشة كيف ينظر المستثمرون إلى الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية، وكيف تم إعداده لتحفيز التسارع نحو الرعاية القائمة على القيمة، وكيف أصبح اتخاذ القرارات السريرية بمساعدة الذكاء الاصطناعي هو القاعدة وكيف يمكن لعملية إدارة دورة الإيرادات تبسيط المدفوعات وتطوير التكنولوجيا الرقمية. مشاركة المريض.

س: بشكل عام، كيف ينظر المستثمرون إلى الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية؟

أ. يتعامل المستثمرون مع الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية بحذر متفائل. إنهم يتخذون نهجا متوازنا، ويدركون إمكانية تحقيق تقدم كبير والحاجة إلى التفكير في العواقب من الدرجة الثانية.

وقد أدت النكسات الأخيرة، بما في ذلك بعض مشاريع الرعاية الصحية رفيعة المستوى التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي والتي فشلت في تلبية التوقعات، إلى توقعات استثمارية أكثر قياسًا على المدى القريب. ومع ذلك، فقد شهدنا أيضًا الكثير من قصص النجاح التي توضح وعد الذكاء الاصطناعي عند تطبيقه على حالات استخدام ونتائج محددة ومحددة جيدًا، مما يجعل الاستثمارات ذات التطبيقات المحددة والمستهدفة أكثر جاذبية.

في FTV، نحن نؤمن أكثر تطبيقات الذكاء الاصطناعي القيمة هي تلك التي تؤدي إلى نتائج محددة – النتائج السريرية أو المالية أو المتعلقة بالمريض أو المتعلقة بمقدمي الخدمات – والتي تستخدم تطبيقًا مستهدفًا ومحددًا للذكاء الاصطناعي في حالة الاستخدام. وفي الوقت نفسه، يجب أن يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي بطريقة تتطلب أقل قدر من إدارة التغيير من جانب المستخدم.

بالنسبة لكل شركة نتتبعها أو نستثمرها في الاعتبار، فإن خطوتنا الأولى هي تقييم حالة استخدام الذكاء الاصطناعي وكيف يمكنه إجراء تحسينات تدريجية على العمليات الحالية. يعد دمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل الحالي دون التسبب في اضطرابات كبيرة أمرًا بالغ الأهمية للتخفيف من المخاطر وتعزيز جاذبية حلول الذكاء الاصطناعي للعاملين في النظام البيئي للرعاية الصحية – من الدافعين إلى مقدمي الخدمات إلى المرضى.

وبالنظر إلى المستقبل، فإننا نراقب عن كثب خصوصية البيانات وسيادة البيانات والتنظيم العام نظرًا لأن الرعاية الصحية أصبحت بحق واحدة من أكثر المجالات تنظيمًا في الذكاء الاصطناعي نظرًا للمخاوف المتعلقة بخصوصية المرضى.

ويجب أن يعمل الابتكار والتنظيم جنبا إلى جنب. خصوصية البيانات أمر بالغ الأهمية. ومع ذلك، فإن بيانات الرعاية الصحية هي بيانات موزعة بشكل أساسي – فهي موجودة عبر العديد من الأنظمة والتطبيقات عبر العديد من المالكين. ومن المهم أن نلاحظ أن التنظيم يمكن أن يوجه تبني التقدم التكنولوجي بطريقة إيجابية للغاية.

وأفضل مثال على ذلك هو كيف تم دفع مقدمي الخدمات – من الأنظمة الصحية الكبيرة إلى مكاتب الأطباء الصغيرة – إلى اعتماد السجلات الصحية الإلكترونية على نطاق واسع من خلال الإعانات الحكومية المقدمة نتيجة لقانون هايتك.

وعلى الرغم من بعض التحديات الحالية، سيؤدي الذكاء الاصطناعي حتمًا إلى إحداث تحول في الرعاية الصحية. نعتقد أن المستثمرين ما زالوا متفائلين إلى حد كبير بأنه مع تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي وإظهار فعاليتها في بيئات العالم الحقيقي، فإنها ستؤدي إلى تحسينات كبيرة في كفاءة الرعاية الصحية ونتائج المرضى.

س: كيف تعتقد أن الذكاء الاصطناعي يمكنه تحفيز التسريع نحو الرعاية القائمة على القيمة؟

أ. يعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين القدرة على قياس نتائج المرضى وتحسينها. في نماذج الرعاية القائمة على القيمة، يتم تحفيز مقدمي الخدمات لتحقيق نتائج صحية إيجابية مع مضاعفات لا تذكر، بدلا من تعويضهم على نموذج الرسوم مقابل الخدمة التقليدي.

يتيح هذا التحول إلى نظام التعويضات القائم على النتائج للذكاء الاصطناعي أتمتة عملية جمع وتحليل بيانات نتائج المرضى، مما يضمن توافق عمليات السداد بشكل وثيق مع التحسينات الصحية التي تم تحقيقها وتوفير تقييم أكثر دقة لجودة الرعاية.

علاوة على ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد مقدمي الرعاية الصحية في تحديد العلاجات الأكثر فعالية للمرضى الأفراد من خلال تحليل مجموعات كبيرة من البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر. وهذا يسمح باتباع نهج أكثر تخصيصًا وملاءمة ودقة لرعاية المرضى، وهو أمر بالغ الأهمية لتحسين النتائج ورضا المرضى.

يمكن للتحليلات التنبؤية التنبؤ بالمشكلات الصحية المحتملة قبل أن تصبح حرجة، مما يتيح التدخل المبكر وإدارة أفضل للحالات المزمنة. ويتوافق هذا النهج الاستباقي بشكل وثيق مع أهداف الرعاية القائمة على القيمة، والتي تؤكد على الوقاية والتخطيط طويل المدى.

نظرًا لدمج نماذج الذكاء الاصطناعي في المزيد من اللقاءات السريرية ومعالجة المزيد من البيانات، فإن لديهم الفرصة لضبط مخرجاتهم بشكل مستمر من خلال تحديد الاتجاهات الإيجابية والسلبية. وينتج عن ذلك رؤى دقيقة وقيمة بشكل متزايد تعمل على تحسين استراتيجيات الرعاية القائمة على القيمة.

على سبيل المثال، يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي أكثر حكمة في وضع خطط السداد لمقدمي خدمات معينين، مما يجعله مؤشرا أكثر نجاحا للنتائج القائمة على القيمة. يضمن هذا التحسين المستمر أن يتمكن مقدمو الرعاية الصحية من البقاء في صدارة الاتجاهات الصحية الناشئة وتعديل ممارساتهم وفقًا لذلك.

س. كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تبسيط عملية إدارة دورة الإيرادات لتبسيط المدفوعات في المشاركة الرقمية المسبقة للمرضى؟

أ. من خلال أتمتة المهام المتكررة كثيفة العمالة، وتعزيز الدقة وتوفير رؤى قابلة للتنفيذ، يمكن للذكاء الاصطناعي تبسيط عملية إدارة دورة الإيرادات. تتمثل إحدى الفوائد الأساسية للذكاء الاصطناعي في RCM في قدرته على أتمتة الوظائف اليدوية الحالية مثل معالجة المطالبات والتحقق من الأهلية وترحيل الدفع.

من خلال تقليل أعباء العمل اليدوية، لا يعمل الذكاء الاصطناعي على تسريع دورة الإيرادات فحسب، بل يقلل أيضًا من الأخطاء التي تؤدي إلى رفض المطالبات وتأخيرها، مما يؤدي في النهاية إلى تحسين الكفاءة الإجمالية.

بالإضافة إلى الأتمتة، يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بنقاط تسرب الإيرادات المحتملة وتسليط الضوء على أوجه القصور المالية. يمكن لأدوات التحليلات التنبؤية تحليل البيانات التاريخية لتحديد الأنماط والحالات الشاذة التي قد تشير إلى مشكلات مثل المدفوعات المنخفضة أو الرفض أو السداد المتأخر.

ومن خلال معالجة هذه المشكلات بشكل استباقي، يمكن لمقدمي الرعاية الصحية تحسين تدفقات إيراداتهم وضمان أساس مالي أكثر استقرارًا وسرعة. تساعد الرؤى المستندة إلى الذكاء الاصطناعي أيضًا على تحسين ممارسات الفوترة ومفاوضات العقود، مما يؤدي إلى نتائج مالية أفضل ودفع نظام الرعاية الصحية لدينا من المدفوعات التفاعلية إلى المدفوعات الاستباقية.

بالإضافة إلى، يعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين دقة عمليات الترميز والفوترة، وهو أمر بالغ الأهمية لتسديد التكاليف في الوقت المناسب وبشكل صحيح. ومن خلال تحليل سجلات المرضى وتحديد الرموز الأكثر ملاءمة، يقلل الذكاء الاصطناعي من تكاليف العمالة واحتمالية الخطأ البشري مع ضمان الامتثال للمعايير التنظيمية.

وهذا لا يؤدي إلى تسريع المدفوعات فحسب، بل يعزز أيضًا الشفافية والثقة بين المرضى ومقدمي الخدمات والدافعين.

سؤال: أنت تقترح أن اتخاذ القرارات السريرية بمساعدة الذكاء الاصطناعي أصبح هو القاعدة. ألا تعتقد أنه من المبكر جدًا أن يكون الذكاء الاصطناعي جزءًا من هذه القرارات؟ يرجى توضيح وجهة نظرك.

أ. لن يحل الذكاء الاصطناعي محل القرارات السريرية التي يتخذها مقدم الرعاية الصحية، ولكنه سيكون بمثابة أداة قوية للمساعدة في اتخاذ القرار – وهو نموذج مساعدة للذكاء الاصطناعي يعكس إلى حد كبير الاتجاهات التي نشهدها في سوق الذكاء الاصطناعي للمؤسسات. يتفوق الذكاء الاصطناعي في جمع نقاط بيانات معقدة وكبيرة الحجم وتقييم الاتجاهات أو النتائج أو التحليلات الأخرى.

يمكن للأطباء بعد ذلك استخدام هذه البيانات المنقحة والمحددة السياق لتشخيصاتهم وقرارات رعاية المرضى. الهدف هو استكمال التفاعل البشري بين المريض ومقدم الخدمة، وليس استبداله.

لقد أثبت دمج الذكاء الاصطناعي في عملية صنع القرار السريري أنه مفيد بالفعل. ومن خلال التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية، أظهر الذكاء الاصطناعي دقة ملحوظة في تشخيص الحالات من السجلات الطبية مثل التصوير. تدعم أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه الأطباء من خلال تقديم توصيات قائمة على الأدلة، وتحديد التفاعلات الدوائية المحتملة واقتراح خطط علاج شخصية، وبالتالي تعزيز جودة الرعاية وتقليل احتمالية الخطأ البشري.

تتطلب بيئة الرعاية الصحية الحالية، مع أحجام البيانات الهائلة وحالات المرضى المعقدة، استخدام الذكاء الاصطناعي لإدارة المعلومات وتفسيرها بكفاءة. يستطيع الذكاء الاصطناعي معالجة البيانات وتحليلها بشكل أسرع بكثير من البشر، مما يجعله أداة لا تقدر بثمن في البيئة السريرية.

على سبيل المثال، في مجال الأشعة، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد الحالات الشاذة في فحوصات التصوير بسرعة، مما يسمح لأخصائيي الأشعة بالتركيز على المهام التشخيصية الأكثر تعقيدًا. وبالمثل، يمكن للذكاء الاصطناعي في علم الأمراض أن يساعد في التعرف على الأنماط في عينات الأنسجة التي قد تشير إلى أمراض مثل السرطان.

على الرغم من التحديات، مثل المخاوف المتعلقة بخصوصية البيانات والحاجة إلى التكامل السلس في الأنظمة الحالية، إن مسار تطوير الذكاء الاصطناعي واعد، خاصة مع استمرار أدوات الذكاء الاصطناعي في التعلم والتحسن.

كما هو الحال دائمًا، نحن نتطلع إلى اعتماد التكنولوجيا التي تولد أعظم النتائج الإيجابية، وتتطلب الحد الأدنى من إدارة التغيير، وتوفر عائدًا دائمًا ومستمرًا على الاستثمار، ويمكن تمويلها باستمرار. إن تطبيق هذا الإطار الاقتصادي على التقدم التكنولوجي هو أفضل مؤشر لنجاح الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية.

تابع تغطية Bill’s HIT على LinkedIn: Bill Siwicki
أرسل له بريدًا إلكترونيًا: [email protected]
أخبار تكنولوجيا معلومات الرعاية الصحية هي إحدى منشورات وسائل الإعلام التابعة لشركة HIMSS.